데이터 라벨링이란?

데이터 라벨링은 AI와 머신러닝 모델을 학습시키기 위해 데이터에 태그를 추가하거나 분류하는 작업입니다. 텍스트, 이미지, 동영상, 음성 데이터를 비롯한 다양한 유형의 데이터에 대해 라벨링이 이루어지며, 이를 통해 인공지능은 데이터를 이해하고 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 고품질 데이터 라벨링은 제품 추천, 음성 인식, 컴퓨터 비전, 챗봇과 같은 혁신적인 솔루션 개발에 필수적입니다. 이번 글에서는 데이터 라벨링의 정의, 유형, 그리고 라벨링 툴 선택 방법에 대해 상세히 알아보겠습니다.

데이터 라벨링의 유형

텍스트 데이터 라벨링

2020년 인공지능 및 머신러닝 현황 보고서에 따르면 기업의 70%가 텍스트 라벨링에 의존하고 있습니다. 텍스트 라벨링은 가장 일반적으로 사용되는 데이터 유형으로 감정, 의도 및 쿼리와 같은 광범위한 라벨링이 포함됩니다.

감성 분석

감성 분석은 소비자의 태도, 감정, 의견을 평가하기 위해 텍스트 데이터를 라벨링하는 작업입니다. SNS 게시물, 리뷰 등을 대상으로 특정 키워드나 문맥을 기반으로 태그를 지정합니다. 이를 통해 온라인 상의 콘텐츠를 평가하고 조정하는 역할을 합니다.

의도 데이터 라벨링

챗봇이나 음성 비서와 같이 인간과 AI 간의 대화가 증가하면서, 자연어와 사용자 의도를 모두 이해할 수 있는 AI의 능력이 강조되고 있습니다. 의도 라벨링은 화자의 의도를 요청이나 명령, 예약, 추천, 확인 등의 주요 범주로 구분합니다.

시맨틱 라벨링

제품 정보와 검색 쿼리의 관계를 정의하고 최적화하여 고객 경험을 개선합니다. 이는 특히 전자상거래 플랫폼에서 구매 전환율을 높이는 데 기여합니다.

개체명 인식(NER)

NER은 사람, 장소, 조직 등 특정 개체를 식별하는 기술입니다. 이 기술은 타겟팅 광고, 검색엔진 최적화(SEO)와 같은 다양한 분야에서 활용됩니다. 마이크로소프트 Bing의 개체명 인식 사용 사례가 궁금하시면 이 글을 확인해보세요.

음성 데이터 라벨링

음성 데이터 라벨링은 음성 데이터를 전사하거나 발음, 억양 등의 특징에 라벨링하는 것을 의미합니다. 또한 이 과정에서 언어학적 다양성과 지역 별 방언, 화자의 감정 등을 고려하여 라벨링하는 것이 중요합니다.

음성 전사

음성 전사는 음성 데이터를 텍스트로 변환하는 작업입니다. 또한 음성 전사는 오디오 콘텐츠의 텍스트 형태로 이뤄져 있으며 이는 음성 녹음을 다시 들을 필요 없이 말한 내용이나 일어난 일을 한 번에 파악할 수 있도록 합니다. 따라서 음성 전사는 기록 보관, 지식 공유 및 접근성 향상에 필수적입니다.

자동 음성 인식

자동 음성 인식(ASR)은 산업 전반에서 인간과 기술 간의 상호 작용을 원활하게 하는 중요한 기술로 말로 된 오디오를 정확한 텍스트로 전환하는 것을 의미합니다. ASR이 등장하기 전에는 컴퓨터가 음성의 높낮이만을 기록했을 뿐, 말의 의미나 내용을 이해하지 못했습니다. 하지만 현재의 ASR 시스템은 오디오 샘플에서 패턴을 인식하고, 다양한 언어의 발음과 일치시켜 화자가 말한 단어를 정확하게 파악할 수 있습니다.

음성 분류

오디오 입력은 여러 가지 소리가 함께 있을 때 복잡해질 수 있습니다. 예를 들어, 공원에서는 사람들의 대화, 개 짖는 소리, 새 지저귀는 소리, 자동차 소리가 모두 한 파일에 포함될 수 있습니다. 음성 분류는 이러한 다양한 소리를 구별하여 해결합니다. 음성 분류 작업은 먼저 어노테이션과 수동 분류로 시작한 후, 음성에서 중요한 특징을 추출하고 분류 알고리즘을 사용해 정리합니다. 음성은 단순히 소리의 카테고리뿐 아니라 세부적으로도 분류됩니다.

Dialpad의 비즈니스 통화 데이터를 기반으로 한 자연어 처리(NLP) 사용 사례가 궁금하시면 이 글을 확인해보세요.

이미지 데이터 라벨링

이미지 데이터 라벨링은 태그나 메타데이터를 사용하여 AI 모델이 학습하는 데이터 특징을 표시하는 과정으로 컴퓨터 비전, 자율주행, 의료 진단 등에서 필수적인 작업입니다. 이 작업에는 객체 감지, 시맨틱 분할, 폴리곤 분할 등의 기술이 포함됩니다.

이미지 라벨링 활용 산업

1. 농업

AI는 드론과 위성 이미지를 기반으로 작물 수확량 추정, 토양 평가 등 다양한 방식을 통해 농업 업무 효율을 높입니다. 예를 들어, John Deere은 이미지 라벨링을 통해 픽셀 수준에서 잡초와 농작물을 구분할 수 있는 시스템을 마련했습니다. 그 덕분에 아주 쉽고 빠르게 잡초가 자라는 지역에만 살충제를 살포하여 매년 살충제 사용에 드는 막대한 비용을 절약하고 있습니다.

2. 의료

AI가 의료 진단을 보완합니다. 예를 들어 AI는 방사선 이미지를 검사하여 특정 암이 존재할 가능성을 식별할 수 있습니다. 이와 같이 AI는 중요한 의료 결정에 있어 정확도를 높이기 위해 사용됩니다.

3. 제조업

이미지 라벨링은 재고에 대한 정보를 빠르게 파악하여 추가 주문이 필요한 시기를 결정합니다. 또한 공장 내의 장비를 이미지 라벨링하여 특정 결함이나 오류를 인식하고 빠르게 대응할 수 있도록 합니다.

4. 금융

은행 Caixabank는 안면 인식 기술을 사용하여 ATM에서 돈을 인출하는 고객의 신원을 확인합니다. 안면 인식은 눈과 입과 같은 얼굴 특징을 매핑하는 이미지 라벨링을 통해 수행됩니다. 이 기술은은 고객의 신원을 빠르고 정확하게 파악하여 사기 가능성을 줄입니다.

5. 판매업

온라인 쇼핑몰의 검색창이 사용자가 원하는 결과를 노출하기 위해서는 이미지에 관련 태그를 다는 이미지 라벨링이 필요합니다. 또한 오프라인 매장에서도 AI를 통해 업무 효율을 향상시킬 수 있습니다. 이 AI는 선반 이미지를 수집하여 부족한 제품을 인식하고 재주문의 필요성을 판단합니다.

이미지 데이터 라벨링 종류

1. Classification

Classification은 이미지 라벨링을 위한 가장 쉽고 빠른 방법으로 하나의 이미지에 하나의 태그만 적용합니다. 이 방법은 추상적인 정보를 잡아내는 이미지 필터링에 적합합니다. 또한 단 하나의 이미지에 대한 고품질 라벨링을 제공할 뿐만 아니라 가장 빠른 이미지 라벨링입니다. 하지만 이미지 내의 개체가 있는 위치를 나타내지 않는다는 단점이 있습니다. Shotzr의 사용 사례가 궁금하다면 이 글을 확인해보세요.

2. Object Detection

객체 감지(Object Detection)를 사용하면 이미지에서 라벨링 작업자에게 필요한 특정 객체의 위치가 제공됩니다. 예를 들어, 이미지가 탄산음료를 포함한 것으로 분류되면, 객체 감지는 이미지 내에서 탄산음료가 있는 위치를 보여줍니다.

• 2D 경계 상자(Bounding Boxes): 직사각형이나 정사각형을 사용해 객체의 위치를 정의합니다. 가장 널리 사용되는 이미지 라벨링 기술 중 하나입니다.
• 3D 경계 상자(Cuboids 및 3D Bounding Boxes): 큐브 형태를 적용하여 객체의 위치와 깊이 정보를 정의합니다. 객체의 3차원적 특성을 파악할 수 있습니다.
• 다각형 세분화(Polygonal Segmentation): 비대칭이거나 경계가 불규칙한 객체에 적합한 방식으로, 복잡한 다각형을 사용해 객체의 위치를 정밀하게 정의합니다.
• 선 및 곡선(Lines and Splines): 주요 경계선이나 곡선을 식별하여 영역을 나눕니다. 특히 자율 주행 자동차 이미지 라벨링에서 고속도로 차선을 구분하는 데 자주 사용됩니다

객체 감지 기술은 가장 널리 사용되며, 데이터 라벨링 속도가 상대적으로 빠르다는 장점이 있습니다. 하지만 경계 상자나 선을 사용할 때 객체 간의 겹침이 발생할 수 있어 완벽한 정밀도를 보장하지는 않습니다.

3. 시맨틱 분할

시맨틱 분할은 이미지 내 모든 구성 요소를 하나의 고유 클래스에만 속하도록 처리하여 객체 감지에서 발생하는 중첩 문제를 해결합니다. 이 방법은 주로 픽셀 단위로 수행되며, 작업자가 각 픽셀에 적합한 범주(예: 보행자, 자동차, 표지판 등)를 할당해야 합니다.

이 기법은 AI 모델이 가려진 객체를 정확히 인식하고 분류할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 주황색 탄산음료가 쇼핑 카트에 가려진 이미지에서도, 시맨틱 분할은 픽셀 단위로 주황색 탄산음료의 특성을 식별해 모델이 객체를 인식할 수 있도록 지원합니다.

4. 랜드마크 라벨링

시맨틱 분할, 객체 감지, 다각형 세분화와 같은 일반적인 이미지 라벨링 방식 외에도 랜드마크 라벨링이 있습니다. 이 기법은 얼굴 인식에 특화된 라벨링으로 라벨링 작업자가 포즈 포인트 어노테이션을 통해 눈, 코, 입과 같은 얼굴의 주요 특징을 표시합니다. 이를 통해 AI 모델은 사람의 얼굴 구조와 자세를 정밀하게 이해할 수 있습니다.

이미지 라벨링의 어려움과 해결책

이미지 라벨링을 활용한 AI 모델 구축은 간단하지 않습니다. 성공적인 모델을 개발하려면 대량의 고품질 데이터, 다양한 작업자, 그리고 이를 처리하기 위한 포괄적인 데이터 파이프라인이 필요합니다. 하지만 많은 기업은 시간, 비용, 노력의 제약으로 인해 이를 자체적으로 수행하기 어려울 수 있습니다.

• 내부 리소스 부족: 내부적으로 이미지 라벨링을 수행할 리소스가 부족한 경우, 데이터 공급업체의 도움을 받는 것도 좋은 선택입니다. 이들은 이미지 데이터, 어노테이션 툴, 라벨링 전문 지식 등을 제공하며, 라벨링 작업을 효과적으로 지원합니다.
• 저품질 이미지: 이미지의 조명이 약하거나, 대상 물체가 가려져 있거나, 이미지의 품질이 낮아 사람의 눈으로도 식별하기 어려운 경우, 작업자는 라벨링을 시작하기 전에 이러한 문제를 파악하고 해결 방안을 마련해야 합니다.
• 모호한 라벨링 이름: 라벨링의 이름에는 명확한 규칙을 설정해야 하며, 모호한 이름은 혼란을 초래할 수 있습니다.
• 클래스 구분: 너무 유사한 클래스는 불필요한 혼동을 야기하므로, 분류 기준을 명확히 설정해야 합니다.

정확한 라벨링은 AI 모델 학습에 필수적인 고품질 학습 데이터를 생성합니다. 이러한 데이터는 모델의 성능을 좌우하는 핵심 요소로, 성공적인 AI 시스템 구축의 기반이 됩니다. Adobe Stock의 이미지 라벨링 사용 사례가 궁금하시면 이 글을 읽어보세요.

동영상 데이터 라벨링

동영상 라벨링은 이미지 라벨링과 유사하게 컴퓨터가 물체를 인식하도록 가르치는 프로세스입니다. 단, 동영상 데이터는 이미지보다 더 복잡한 구조로 되어 있다는 특징이 있습니다. 데이터의 복잡성 때문에 동영상 라벨링은 사람이 작업에 참여하는 것이 중요합니다. 사람은 컴퓨터와 달리 주관적인 판단을 통해 의도를 이해하고 모호한 상황에도 적절히 대처할 수 있기 때문입니다.

동영상 라벨링 종류

동영상 라벨링은 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 두 가지 주요 방식으로 나뉩니다.

1. 단일 이미지 방식: 오토 라벨링 툴이 도입되기 이전에는 다소 비효율적인 단일 이미지 방식을 주로 사용했습니다.

• 작업 방식: 동영상의 모든 프레임을 추출한 뒤, 이를 개별 이미지로 처리하여 표준 이미지 라벨링 기술로 어노테이션을 추가합니다.

• 문제점: 30fps 동영상은 분당 1,800개의 프레임을 생성하므로, 이를 모두 라벨링하는 데 막대한 시간과 비용이 소요됩니다. 또한 개체가 프레임마다 다른 클래스로 잘못 분류되는 오류가 발생할 가능성이 높습니다.

2. 연속 프레임 방식: 오토 라벨링 툴의 도입으로 연속 프레임 방식이 등장하며, 동영상 라벨링의 효율성이 크게 향상되었습니다.

• 작업 방식: 컴퓨터는 프레임 간 연속성과 흐름을 유지하며, 개체와 그 위치를 자동으로 추적합니다. 광학 흐름 기술을 사용해 이전 프레임과 다음 프레임의 픽셀 변화를 분석하고, 현재 프레임의 움직임을 예측합니다.
• 장점: 동영상 초반에 등장했다가 몇 프레임 뒤 다시 나타나는 개체도 정확히 식별할 수 있습니다. 단일 이미지 방식과 달리 동일 개체를 중복하거나 잘못 분류하는 오류를 줄일 수 있습니다.

동영상 라벨링의 어려움과 해결책

1. 저해상도 동영상 처리 문제: 감시 영상에서의 개체 식별과 같은 작업은 저해상도의 데이터 때문에 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이를 해결하기 위해서는 광학 흐름과 같은 보간 도구를 개선해 프레임 전반에서 더 나은 컨텍스트 제공하도록 할 수 있습니다.
2. 일관된 개체 추적 어려움: 고품질 오토 라벨링 툴을 활용하여 높은 수준의 컨텍스트를 통해 사라졌다 다시 나타나는 개체를 정확히 추적합니다.

동영상 라벨링에서 중요한 요소

1. 라벨링 툴: 동영상 라벨링의 비용과 시간을 절감하려면 자동화 시스템이 필수적입니다. 많은 데이터 라벨링 기업은 특정 사용 사례에 맞춘 동영상 라벨링 자동화 도구를 제공합니다.
2. 분류자(Classifier)와 데이터 일관성: 동영상 데이터 전체에서 일관성 있는 라벨링이 이루어지는지 확인하세요. 연속적인 라벨링이 정확하다면 불필요한 오류를 최소화할 수 있습니다. 또한 AI 모델을 원하는 정확도로 학습시키기 위해서는 충분한 양의 학습 데이터를 확보해야 합니다.
3. 정확히 라벨링된 데이터: 정확하게 라벨링된 데이터가 많을수록 AI 모델은 라벨링되지 않은 데이터에 대한 예측 정확도를 높일 수 있습니다. 이는 모델 성능의 핵심 요인 중 하나로, 고품질 데이터 확보가 필수입니다.

적합한 툴과 일관된 라벨링은 동영상 데이터 처리의 효율성을 높이고, AI 모델의 성능을 극대화하는 중요한 요소입니다. HERE의 동영상 라벨링 사용 사례가 궁금하다면 이 글을 확인해보세요.

3D 데이터 라벨링

3D 데이터는 3차원 공간에서 객체나 장면을 표현하기 위한 정보를 포함한 데이터로, 깊이, 높이, 너비 등의 위치 정보를 제공합니다. 3D 라벨링에는 여러 기술이 포함되며, 대표적으로 포인트 클라우드, LiDAR, 레이더, 그리고 자율주행 차량 지원을 위한 큐보이드(Cuboid) 라벨링이 있습니다.

LiDAR

LiDAR는 광 감지 및 거리 측정을 통해 물체와 센서 간의 거리를 측정하는 원격 감지 기술입니다. 이 기술은 레이저 스캐너를 사용하여 건물, 보행자 등 대상 물체의 치수를 정확히 파악합니다. LiDAR는 1960년대 처음 지형 스캔을 위해 비행기에 장착되었으나 1980년대 GPS(Global Positioning System) 도입 이후, LiDAR로 수집된 데이터는 3D 모델 구축에 활용되기 시작했습니다. 최근 라이다의 비용은 감소하고, 사용 가능한 데이터의 범위가 확대되었으며, AI와 머신러닝과 결합해 다양한 산업에서 활발히 사용되고 있습니다.

자율주행

자율주행 자동차 핵심 기술 중 하나는 3D 포인트 클라우드입니다. 이 기술은 장애물 라벨링과 연속된 프레임 추적을 가능하게 하며, 다양한 센서를 통해 데이터 라벨링의 정확성을 높여줍니다. 3D 포인트 클라우드 시멘틱 세그멘테이션을 활용하면 차선, 주차 구역, 도로의 주행 가능 구역 등을 쉽게 라벨링할 수 있습니다.

저희 에펜은 지난 15년간 세계 상위 10대 자동차 기업 중 7개와 협력하여 쌓은 고도화된 자동차 산업 경험을 바탕으로, 가장 진보된 자율주행 솔루션을 제공합니다. 자율주행 데이터 솔루션에 대해 상담이 필요하시다면 지금 바로 문의하세요.

POI 라벨링

POI (Point of Interest) 데이터는 특정 장소나 위치에 대한 정보를 담고 있어, 이를 좌표 형태로 지도에 표시할 수 있습니다. 일반적으로 지도나 내비게이션 시스템에서 자주 사용됩니다. POI 데이터 라벨링은 특정 장소나 위치에 대한 데이터를 수집한 후, 이를 의미 있는 카테고리나 속성으로 분류하는 작업을 말합니다. 이 라벨링 과정에서는 각 POI에 다양한 정보를 추가하여 데이터를 구조화하고, 이를 통해 분석이나 검색에서 더 유용하게 활용될 수 있도록 합니다.

저희 에펜은 기업의 니즈에 맞춰 POI 데이터 수집 및 검증 서비스를 제공합니다. 또한, 수동 검증을 통해 최신 데이터셋을 보장하며, 전 세계 100만 명 이상의 데이터 작업자를 보유하여 모바일 위치 데이터를 빠르게 제공합니다. POI 데이터 솔루션에 대해 상담이 필요하시다면 지금 바로 문의하세요.

멀티모달 라벨링

멀티모달 데이터(Multimodal Data)란 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 등 다양한 형태의 데이터를 결합한 데이터를 의미합니다. 이 데이터의 장점은 여러 모달을 결합함으로써 개별 모달만으로는 얻을 수 없는 더 깊은 이해와 정확한 분석을 가능하게 한다는 점입니다. 그러나 이를 처리하려면 각 모달 간의 상관관계를 이해하고, 이를 통합할 수 있는 복잡한 모델링 기법이 필요합니다.

멀티모달 라벨링은 다양한 형태의 데이터로 구성된 멀티모달 데이터에 의미 있는 라벨을 부여하는 과정입니다. 이 작업은 데이터 유형들 간의 연관성을 정확히 이해하고 분석할 수 있도록 돕는 중요한 과정입니다. 멀티모달 데이터는 여러 데이터가 혼합되어 있어 다루기 까다롭고 복잡합니다. 이로 인해 많은 AI 데이터 기업들이 이 라벨링 작업을 제공하지 않습니다. 하지만 에펜은 인공지능 데이터 선도 기업으로서, 복잡한 멀티모달 라벨링 작업을 지원하는 툴을 제공하며, 고품질 워크플로우 도구를 기반으로 다단계 라벨링 작업 결합과 자동화를 도입하였습니다. 멀티모달 데이터 솔루션에 대해 상담이 필요하시다면, 지금 바로 문의하세요.

데이터 라벨링 툴 개발 vs 솔루션 구입

데이터 라벨링 툴 개발과 공급업체 선택 사이에서 고민하고 계신가요? AI 모델 학습에 필요한 데이터 확보, 정확한 라벨링, 그리고 어떤 도구를 사용할지 결정하는 과정은 매우 중요한 단계입니다. 회사 내에서 라벨링 툴을 구축할지 아니면 공급업체의 솔루션을 구매할지 결정하려면 몇 가지 중요한 요소를 고려해야 합니다. 아래 세 가지 포인트를 확인해 보세요!

1. 비즈니스 AI 모델

인공지능 모델을 구축해야 하는 이유는 무엇인가요? 비즈니스 문제와 사용 사례에 따라 필요한 데이터 라벨링 솔루션이 달라질 수 있습니다. 아래 질문을 참고해 보세요.

• 어떤 유형의 데이터와 데이터 양이 필요한가요? 필요한 데이터 양이 적거나 데이터 유형이 한정적이라면 자체 라벨링 솔루션을 개발하는 것이 좋습니다. 하지만 방대한 양의 데이터와 다양한 유형의 라벨링이 필요하다면 솔루션 구매를 고려해 보세요.
• 이미 보유한 데이터와 추가로 확보해야 할 데이터는 무엇인가요? 필요한 데이터의 대부분을 이미 보유하고 있다면 자체 개발이 가능하지만, 아직 데이터가 부족하다면 공급업체 솔루션 구매를 추천합니다.
• 일회성 라벨링 솔루션인가요, 아니면 향후에도 지속적으로 사용할 계획인가요? 일회성 프로젝트라면 자체 개발이 더 적합할 수 있습니다. 그러나 지속적인 업데이트가 필요하거나 장기적인 사용을 계획하고 있다면 솔루션 구매를 고려해 보세요.
• 해당 산업에서 일반적으로 사용되는 모델인가요? 보편적인 모델이 아니라 특화된 모델을 개발 중이라면 맞춤형 솔루션을 자체 개발하는 것이 좋습니다. 반면 일반적인 모델을 구축하려면 경험이 많은 공급업체의 솔루션을 구매하는 것이 경제적일 수 있습니다.

2. 시간과 비용

데이터 라벨링을 위한 시간과 비용을 어떻게 분배할지 고려해야 합니다.

• 솔루션 구축과 유지 관리에 드는 예상 비용은 얼마인가요? 기회비용을 포함한 구축 및 유지 관리 비용이 감당 가능한 수준이라면 자체 개발을 추천합니다. 그러나 추가 발생 비용이 걱정된다면 솔루션 구매가 더 나을 수 있습니다.
• 솔루션 구축 및 유지 관리에 얼마만큼 투자할 의향이 있나요? 데이터 라벨링 솔루션 구축에는 예상보다 큰 비용이 발생할 수 있습니다. 예산이 충분하다면 자체 구축을 고려해 보세요. 하지만 예산이 부족하다면 공급업체 솔루션을 구매하는 것이 더 나을 수 있습니다.
• 프로젝트 타임라인은 어떻게 되나요? 리소스는 충분한가요? 프로젝트에 충분한 인력과 시간이 있다면 자체 개발이 가능하지만, 빠른 시간 안에 작업을 완료해야 한다면 솔루션 구매가 더 효율적일 수 있습니다.

3. 전문성

AI 모델 구축에는 높은 수준의 전문성이 필요합니다. 회사 내에 해당 분야의 전문가가 있는지 확인해 보세요.

• 솔루션 구축과 유지 관리가 가능한 충분한 팀원이 있나요? 학습 데이터 준비, 모델 구축 및 배포가 가능한 팀이 이미 있다면 자체 개발을 추천합니다. 그러나 새롭게 인력을 채용하거나 교육해야 한다면 솔루션 구매를 고려하는 것이 좋습니다.
• 데이터 라벨링 솔루션에 대한 전문 지식이 있는 팀원이 있나요? AI, 머신러닝, 데이터 사이언스 및 대규모 라벨링에 대한 전문 지식이 있다면 자체 개발을 추천합니다. 그렇지 않다면 공급업체의 솔루션을 구매하는 것이 더 적합할 수 있습니다.
• 라벨링 작업자를 확보하고 있나요? 작업자 모집에 어려움이 있나요? 이미 많은 라벨링 작업자를 보유하고 있거나 모집이 용이하다면 자체 구축이 가능하지만, 작업자 확보에 어려움이 있다면 공급업체 솔루션을 구매하는 것이 더 효율적입니다.
• AI 모델 구축과 다수의 작업자 관리 경험이 있나요? 프로젝트 관리와 데이터 라벨링 관련 전문 지식이 있다면 자체 개발이 적합할 수 있습니다. 그러나 경험이 부족하다면 외부 솔루션을 구매하는 것이 더 나을 수 있습니다.

추가 고려 사항

• 연속성 및 안정성: 공급업체 솔루션을 구매하면 해당 팀과 지속적으로 협력할 수 있으며, 자체 개발은 내부 리소스에 의존하게 됩니다.
• 유용성 및 통합: 솔루션 구매는 기존 통합과 사용자 친화적인 기능을 제공하지만, 자체 구축은 더 많은 시간과 노력이 필요할 수 있습니다.
• 범위 및 확장성: 솔루션 구매는 빠른 확장이 가능하지만, 자체 개발은 확장 가능성에 대해 신중한 준비가 필요합니다.
• 비용 및 출시 시간: 솔루션 구매는 즉시 시작할 수 있는 반면, 자체 구축은 시간과 자원 투자가 요구됩니다.
• 보안: 공급업체 솔루션은 보안 프로토콜을 갖추고 있지만, 자체 구축은 보안 시스템을 새롭게 설계해야 합니다.

위의 요소들을 고려하여 AI 솔루션 자체 구축과 구매 중 어떤 선택이 더 적합한지 결정할 수 있습니다. 만약 결정이 어렵거나 데이터 라벨링 파트너가 필요하다면 에펜이 도와드릴 수 있습니다. 지금 바로 문의주세요.

에펜의 데이터 라벨링 서비스

25년의 경험을 자랑하는 에펜은 머신러닝과 인력 지원 접근 방식을 결합하여, 고객에게 고품질의 학습 데이터를 제공합니다. 에펜의 데이터 라벨링 솔루션을 통해 대규모로 인공지능 및 머신러닝 모델을 배포하고, 최적의 성과를 이끌어내세요. 에펜의 자체 플랫폼과 전문 관리 서비스 팀은 데이터 라벨링에 필요한 모든 것을 지원하며, 여러분의 AI 및 머신러닝 프로젝트의 배포, 유지, 관리 과정에서 더욱 정확한 결과를 제공합니다.